自组织映射与流形学习的图像显著度检测
本文提出一种新的图像显著度检测方法.该方法的核心是图像内容的自组织映射以及基于流形的半监督学习算法.通过自组织映射把图像分成很多结点,这些结点不但能反映图像内容的颜色特征,而且能反映图像内容的轮廓特征.然后通过把二维结点图嵌入到高维的空间构造带权无向图.由于无向边的对称性,本文进一步采用流形学习的方法,把无向图和半监督学习结合起来,通过预设边界结点预期的显著度值,最终计算出所有结点的显著度度值.实验结果表明,和近几年提出的显著度检测算法相比,提出的方法取得了较好的Precision-Recall性能和较舒服的视觉效果.
图像显著度 自组织映射 流形学习 视觉效果
陈加忠 曹华 舒曙光 伊斯刚
华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉市中国 430074 重庆师范大学物理与电子工程学院,重庆市中国 408331
国内会议
北京
中文
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2014-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）